??数据操作能力是大数据分析至关重要的能力。数据操作主要包括：更改(exchange)，移动(moving)，排序(sorting)，转换(transforming)。Hive提供了诸多查询语句，关键字，操作和方法来进行数据操作。
一、 数据更改 数据更改主要包括：LOAD, INSERT, IMPORT, and EXPORT
1. LOAD DATA load关键字的作用是将数据移动到hive中。如果是从HDFS加载数据，则加载成功后会删除源数据；如果是从本地加载，则加载成功后不会删除源数据。
数据：employee_hr.txt http://pan.baidu.com/s/1c0D9TpI
例：
hive>（不用输入，在此表示在Hive的shell输入以下命令，下同） CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee_hr( name string, employee_id int, sin_number string, start_date timestamp ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' STORED AS TEXTFILE;
例： hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/apps/ca/yanh/employee_hr.txt' OVERWRITE INTO TABLE employee_hr;
 注1：在指令中LOCAL关键字用于指定数据从本地加载，如果去掉该关键字，默认从HDFS进行加载！ OVERWRITE关键字指定使用覆盖方式进行加载数据，否则使用附加方式进行加载。
注2：如果数据加载到分区表，则必须指定分区列。
2. INSERT 同RDBMS一样，Hive也支持从其他hive表提取数据插入到指定表，使用INSERT关键字。INSERT操作是Hive数据处理中最常用的将已有数据填充进指定表操作。在Hive中，INSERT可以和OVERWRITE一起使用实现覆盖插入，可以进行多表插入，动态分区插入以及提取数据至HDFS或本地。
例： hive> CREATE TABLE ctas_employee AS SELECT * FROM employee; TRUNCATE TABLE employee； //删除employee中的数据，保留表结构
例：
hive> INSERT INTO TABLE employee SELECT * FROM ctas_employee;
 注：这里使用Hive提供的beeline工具进行连接，以便清晰的显示数据表。
例：从CTE插入数据 hive> WITH a AS (SELECT * FROM ctas_employee) FROM a INSERT OVERWRITE TABLE employee SELECT *; //效果和上例相同 注：Hive从0.13.0版本开始支持CTE
例：多表插入 hive> CREATE TABLE employee_internal LIKE employee; FROM ctas_employee INSERT OVERWRITE TABLE employee SELECT * INSERT OVERWRITE TABLE employee_internal SELECT *; SELECT * FROM employee_internal;
Hive除了支持向静态分区插入静态数据，还支持插入动态数据，如日期
例：动态分区插入 动态分区默认是关闭的，可通过以下设置开启：SET hive.exec.dynamic.partition=true; Hive默认至少需要一个partition列是静态的，可以通过以下设置关闭：SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; hive> INSERT INTO TABLE employee_partitioned PARTITION(year,month) SELECT name,array('Toronto') AS work_place, named_struct("sex","Male","age",30) AS sex_age, map("Python",90) AS skills_score, map("R&D",array('Developer')) AS depart_title, year(start_date) AS year, month(start_date) AS month FROM employee_hr eh WHERE eh.employee_id = 102;
例：
hive> SELECT * FROM employee_partitioned;
例：提取数据至本地（默认使用^A分离列，换行符分离行） 注：Hive提取数据只能使用OVERWRITE, 不能使用INTO。 注：在一些Hadoop版本中目录深度只支持到2层，可以使用以下设置修复：SET hive.insert.into.multilevel.dirs=true; hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/apps/ca' SELECT * FROM employee;
 注：默认下Hive会将数据按reducer数量生成多个输出文件，可以使用以下命令进行合并： hdfs dfs -getmerge hdfs://
:port/user/output/directory
例：使用特定分隔符分隔行 hive> INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/apps/ca/yanh/data' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|' SELECT * FROM employee;
例：Hive同样能多目录输出文件 hive> FROM employee INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/apps/ca/yanh/data1' SELECT * INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/apps/ca/yanh/data2' SELECT * ;
3. EXPORT and IMPORT 这两条命令是Hive用来和HDFS进行数据迁移或者进行数据备份的，从Hive0.8.0开始可用。EXPORT可以导出数据以及元数据到HDFS，元数据被命名为_metadata. 数据被放在命名为data的目录下
例： hive>
EXPORT TABLE employee TO '/apps/ca/yanh/data';
 注：输出目录不能已存在
例：将输出的数据导入Hive(将数据导入到已有的表将报错) hive>
IMPORT FROM '/apps/ca/yanh/data';
例：导入到新表（也可以是EXTERNAL表） hive>
IMPORT TABLE employee_imported FROM '/apps/ca/yanh/data';
例：partition表导入导出 hive>
EXPORT TABLE employee_partitioned PARTITION (year=2015,month=05) TO '/apps/ca/yanh/data1';
例：
hive>
IMPORT TABLE employee_p |